Por Ingrid Imanishi (*)
Quando pensamos no mercado de varejo, sempre vêm à mente o momento da compra, as vendas, promoções e afins. Este é o core do varejo: o market place, o portfólio de produtos e as conversões de vendas. Neste quesito, o setor avançou muito em personalização do atendimento.
Porém, quando se trata do pós-venda, há um cenário diferente. Muitos Contact Centers ainda não conseguiram organizar uma jornada que seja satisfatória e personalizada, que resolva os problemas e questões de forma rápida, com interações fluídas. Afinal, conhecer o consumidor também é entender o que ele precisa depois da compra e o que quer para o futuro dessa relação estabelecida com a empresa.
No varejo, este tipo de interação tem algumas nuances. Muitas vezes o cliente entra em contato com a central de atendimento porque tem um problema: está frustrado com o produto, com a entrega ou com a falta de entrega, entre outros cenários, e essas situações podem ir além, demonstrando dificuldades pessoais, como a perda de um emprego que leva à falta de possibilidade de quitar um bem.
Nesses momentos, os agentes são colocados em situações que não são essencialmente procedimentais, nem tão lógicas ou resolvíveis com roteiros prontos. A análise do comportamento do cliente, do que ele está falando naquele momento, é uma chave importante para reverter situações negativas ou garantir que uma experiência positiva assim prossiga e que frutifique.
Acredito que este seja o maior desafio das operações de atendimento. Existem muitos procedimentos com base no perfil do cliente, mas para uma parte mais subjetiva da interação, que está ligada à emoção do cliente ou o contexto específico em que se encontra, é muito difícil serem transformados em processos e treinamentos lineares.
Para resolver essas questões tão presentes no setor do varejo, há algumas estratégias do Atendimento ao Cliente, relacionados a processos e a tecnologia, que podem melhorar muito esta relação tão delicada entre consumidores e suas marcas favoritas:
1 – Repensar os processos tradicionais de qualidade
Processos tradicionais de qualidade geralmente fazem análises em interações dentro de critérios medianos, o restante geralmente é descartado. Porém, os contextos considerados fora do padrão são ótimos para avaliar o desempenho comportamental de agentes e desenvolver habilidades para lidar com situações desafiadoras, mas que, no fundo, não são tão raras.
Algumas soluções inovadoras disponíveis no mercado colaboram tanto no sentido de automatizar a seleção de interações para avaliação com objetivos específicos, quanto os próprios processos de qualidade, de modo a garantir um impacto muito maior no desempenho geral das equipes que recebem feedbacks relevantes e robustos.
Contar com ferramentas que permitam compartilhar exemplos claros de oportunidades de melhoria permite impulsionar comportamentos que sejam acolhedores e alinhados tanto com as necessidades individuais dos clientes quanto com os processos de encaminhamento às áreas internas.
2 – Expansão de amostras para a métrica de qualidade
A ferramenta de CX ideal oferece insights obtidos por intermédio da análise de uma grande quantidade de dados, que por sua vez geram ganhos de eficiência no processo de monitoria de qualidade. Também garantem mais exemplos de interações. Esse é um passo importante para que o Contact Center tenha uma visão mais aprofundada de necessidades específicas e personalize a orientação a cada agente de forma relevante.
3 – Considerar modelos preditivos para automação da análise comportamental
Para que a personalização do atendimento seja realmente alcançada, é necessário automatizar os processos. Esta é a única forma da empresa garantir a homogeneidade dos monitores de qualidade.
Quanto mais análises de qualidade, mais aumenta a capacidade de melhorar a formação e o aprofundamento do entendimento dos agentes. O dilema é que comportamentos são desafiadores para a calibração de conceitos entre os próprios analistas de qualidade. Como especificar claramente um comportamento adequado ou inadequado, o desempenho em soft skills, entre outros elementos subjetivos e complexos como demonstrar compromisso, escuta ativa etc. No geral, observamos discrepância nos resultados de avaliações, principalmente quando se trata desses quesitos. Até mesmo os analistas mais experientes podem ter opiniões muito diferentes a respeito de uma mesma interação ou de uma mesma habilidade.
Os modelos preditivos, criados com Inteligência Artificial, têm exatamente a característica de capturar elementos ao longo das interações de uma maneira ampla e assertiva, quando são treinados para finalidades objetivas.
O grande diferencial dos modelos preditivos é a capacidade de detectar padrões a partir do treinamento com grandes amostras previamente classificadas. Por isso, conte com fornecedores tradicionais de plataformas de qualidade e análise de interações para usufruir da inteligência dos modelos que já foram construídos por anos de interações processadas em diversos segmentos de indústrias.
4 – Orientar a equipe no melhor momento possível
Ainda levando-se em consideração a utilização de tecnologia, as ferramentas de CX inovadoras fornecem feedbacks sobre as interações mais sensíveis logo após o atendimento ser encerrado, momento no qual há uma visão muito mais clara do que precisa ser orientado e o colaborador ainda tem na memória a experiencia de atendimento vivida.
Ferramentas que analisam e orientam os agentes durante ou no pós-atendimento oferecem um treinamento efetivo e que traz resultados significativos na reorientação de práticas e posturas, demonstrando claramente as oportunidades de melhora.
Empresas do setor de varejo precisam estar sempre atentas aos riscos desencadeados por uma pós-venda má conduzida, que vão da frustração individual ao aumento de custos com tratamento de reclamações e prejuízos à reputação da marca. Garantir interações personalizadas, humanizadas e efetivas é um fator chave para se alcançar um Customer Experience de qualidade.
Ao contar com a inovação, as organizações conseguem subir ao pódio mais importante de todos: a satisfação de seus consumidores.
(*) Ingrid Imanishi é Diretora de Soluções Avançadas da NICE
